감정평가를 통해 자산가치를 재평가하므로 자료 획득도 수월하다는 장점이 있다.
행되었다. 전술한 실거래 자료를 바탕으로 한 연구들이 사례 부족의 한계로 국가 또는 대구분 지역 수준의 방대한 자료를 바탕으로 진행되어 실제 부동 산 시장 파악이나 투자 의사결정에 큰 도움이 되지 못했기 때문이다.
Quan and Quigley(1971)은 상태공간모형을 처음 제시했으며 Schwann(1998) 은 이를 발전시켰다. 상태공간모형은 사례가 부족한 상황에서 헤도닉 모형 으로 지수를 추정할 경우 식 (2-8)에서의 자유도가 낮아지는 문제를 설명변 수를 줄이는 방법으로 해결하는 모형이다. 헤도닉 모형으로 가격지수를 산 정 한 후 산정된 가격지수를 칼만필터링 등을 통해 시계열 모형화하여 지수 를 다시 산출하는 방식이다. 다만, 이들 연구는 지역 주택시장 가격지수 산 출에만 적용되었으며 박헌수(2007), 박헌수·유은영(2014) 역시 마찬가지였다.
능형회귀분석(Ridge Regression)을 활용해 지역 부동산 가격지수를 산정한 연구도 있었다. 능형회귀분석은 사례가 부족할 때23) 발생하는 오차 확대를 막기 위해 전통적인 OLS와는 달리 계수값의 불편추정량을 구하는 대신 분 산이 최소화되는 추정값을 구하는 기법이다24). 식 (2-7)에서 확인할 수 있듯 이 분산이 최소화될 경우 추정값(가격지수)의 표준오차가 최소화되면서 가격 지수의 신뢰성을 높일 수 있게 된다. Goatzmann(1992)가 능형회귀분석을 부 동산 가격지수 산정에 최초로 도입했는데 Moody's의 CPPI 지수를 산정하는 데 적용되고 있다25).
CPPI가 능형회귀분석을 활용해 지수의 신뢰성을 확보하고는 있으나 공간 범위를 도시 수준으로 좁힐 경우에는 효용성이 떨어지는 문제에 봉착했 다26). 결국 도시 수준의 가격지수는 1년 주기로 발표되었으나 지수 실효성 확보를 위한 요구가 있었으며 이를 해결하기 위해 제안된 기법이 2단계 추 정법(이하 2단계 반복매매모형)이다. 이 방식은 사례가 드물어 지수의 통계
23) 정확히는 설명변수의 개수가 많아 충분한 자유도를 확보하기 어려운 경우를 의미한다.
24) 본래는 불편추정량을 구해야 하나 일반적으로 편의(Bias)와 분산 간에는 trade-off 관계가 있 어 사례가 부족할 경우에는 목적에 맞게 취사선택해야 하는 경우에 놓일 수 있다.
25) 정확히는 반복매매모형을 활용해 가격지수를 추정할 때 OLS 대신 능형회귀분석을 적용한다.
26) 실제 Geltner and Bokhari(2007)는 ’09.2Q 캘리포니아의 오피스 반복매매거래 건수가 2건 밖 에 되지 않았음을 언급했다.
적 신뢰성을 확보하기 어려울 경우 사례를 합해 지수의 주기(frequency)를 낮 춰 신뢰성이 높은 지수를 도출한 후 이를 다시 원하는 주기 수준으로 쪼개 는 방식이다27). Moody's는 2단계 반복매매모형을 활용해 2012년부터 8개 MSA level 지수와 8개 Regional 지수를 산출하고 있다. 다만, 2단계 반복매 매모형이 미국 특허청에 등록28)된 관계로 이를 활용한 지수가 추가로 생산 되지는 않고 있으며 Chegut and Eichholtz(2013), Bourassa and Hoesli(2016)이 영국 오피스가격지수 및 스위스 주택가격지수를 학술 연구차원에서 산출했 다.
27) 이러한 구조를 반영해 ‘frequency conversion methodology'라 불린다.
28) 이 기법은 Moody's가 오피스 가격지수를 활용한 파생상품을 생산하기 위해 MIT/CRE에 의뢰 해서 생산되었기 때문에 유사상품의 생산을 방지하기 위해서 특허등록을 할 필요가 있었다.
제3절 분석 모형의 선택
부동산 시장의 한계에도 불구하고 부동산 가격지수 산출을 위한 여러 노 력이 있었다. 그 결과 다양한 접근 방식에 근거한 주택 가격지수가 구축되 고 활용되고 있다. 그러나 오피스 등 상업용 부동산 가격지수는 상용화된 것이 거의 없으며 상용화되더라도 대부분 감정평가에 기반하고 있다. 감정 평가 기반지수와 실거래 기반지수는 상호 보완관계에 있기 때문에 그 동안 꾸준히 실거래 자료에 기반한 가격지수 산출에 대한 요구가 있어왔다. 가장 큰 제약은 충분한 거래사례의 확보가 어렵다는 점이었다. 거래사례가 부족 할 경우 지수의 통계적 신뢰성이 저하되는 문제에 봉착한다. 이를 해결하기 위해 몇몇 지수 구축 방법론이 제시되었는데 이들은 대부분 산출된 지수의 오차를 최소화하여 통계적 신뢰성을 확보하는 것을 목적으로 하고 있다.
본 연구는 서울이라는 제한적 공간의 오피스 가격지수를 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 다른 선행연구들과 마찬가지로 거래사례가 부족하다는 한계에 노출된다. 본 연구는 이 문제를 해소하기 위해 2단계 반복매매모형 을 지수산출 방법론으로 채택하였다. 2단계 반복매매모형이 지니는 몇가지 한계29)에도 불구하고 이 방법론을 선택한 이유는 다음과 같다.
첫째, 감정평가에 기반한 가격지수를 산출하기에는 현실적으로 자료의 확 보가 불가능하다. NPI나 IPD Real Estate Index의 경우 기관투자자 등이 제공 하는 감정평가 가격을 기반으로 지수를 산정한다. 그러나 우리나라의 경우 투자부동산의 평가자료를 공개하지 않고 있어 자료를 구하는 것이 불가능하 다. 또한, 특정 기관 등이 감정평가를 통해 가격변화를 추적하는 것도 비용 상의 문제로 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 감정평가 보다는 부분적으 로 회득할 수 있는 실거래 자료를 활용해 가격지수를 구축하고자 한다.
둘째, 2단계 반복매매모형은 도시 수준의 가격지수를 산정하는 데 유효하
29) 2단계 반복매매모형은 사례를 통합해 지수를 산출한다는 측면에서 지수의 평활화(smoothing) 문제에 노출되어 있으며 반복매매모형의 변형모형이라는 측면에서 반복매매모형 고유의 문제 점에도 노출되어 있다.
다. Moody's는 능형회귀분석을 활용해 오피스 가격지수를 상용화했으나 도 시 수준의 가격지수를 구축에는 적합하지 않았다. 마찬가지로 CCRSI, TBI 등은 반복매매모형 또는 헤도닉 모형으로 산출되는 지수이나 모두 미국 전 역을 4대 권역으로 구분한 후 권역별 가격지수를 산출하고 있다. 반면, 2단 계 반복매매모형은 도시 수준의 오피스 가격지수를 산출하기 위해 특별히 개발된 방법론으로 본 연구의 목적에 적합한 방법론이라 할 수 있다.
셋째, 2단계 반복매매모형은 도시 수준의 오피스 가격지수 산정방법 중 유일하게 상용화되었다는 점이다. 상태공간모형을 활용해 도시수준의 가격 지수를 산정하는 연구도 있었으나 이 방법론은 상용화되지 못했다. 가격지 수가 단순히 시장 동향을 파악하는 수단에서 파생 상품의 기초지수로 상품 화가 가능하다는 점을 감안30)하면 상태공간모형은 지수의 산출과 유지 관리 에 있어 어려움이 있을 가능성이 높다. 반면, 2단계 반복매매모형은 실제 16 종의 가격지수 산출에 활용되고 있어 유지관리 측면에서의 편의성이 입증되 었다고 할 수 있다.
30) 본 장에서 언급한 상용화된 부동산 가격지수는 모두 이를 기반으로 한 파생상품이 출시되었다.